RESULTS AND DISCUSSION ResultsIn th

RESULTS AND DISCUSSION Results
In this study the prediction of stock returns using financial ratios based on historical cost compared to modified expense (accounting for inflation) was studied with neural network approach. Results Descriptive statistics for the variables showed that the average return on equity in the companies surveyed is 29.168. As observed ratios adjusted based on the general price index is lower than the ratios have been modified. For example, the average return on average assets and return on assets adjusted to 0.112 based on the general price index that reflects the 0.094 is that the denominator of this ratio are assets based on the general price index adjustment and have been updated this has led to reduced yields and adjusted. The results predict stock returns based on financial ratios based on historical cost through least squares regression shows between return on equity and return on assets with fixed asset turnover ratio is negative and significant. Between stock returns and the current ratio, asset turnover ratio and the ratio of net income to sales, there is a significant positive relationship. The results predict stock returns based on financial ratios adjusted for general price index by least squares regression showed that the current ratio-adjusted stock returns, asset turnover ratio, the ratio of net income to sales and return on assets and a significant positive relationship exists. The negative correlation between stock returns and fixed asset turnover ratio is significant. The results predict stock returns based on financial ratios based on historical cost through neural network showed the network has good performance in predicting stock returns variable and fixed asset turnover ratio, asset turnover ratio, return on assets, current ratio and net profit margins, respectively, are of the greatest importance and impact. The results predict stock returns based on financial ratios adjusted through neural network based on the general price index showed the network has good performance in predicting stock returns and the variables are adjusted based on the general price index, variables, net profit margin, return on assets, current ratio, asset turnover ratio and fixed asset turnover ratio, respectively, are of the greatest importance and impact. Compared to predict stock returns based on financial ratios based on historical cost and ratios adjusted for general price index based on the least squares regression and neural network by using root mean square error performance measures (RMSE), the mean absolute error (MAE) and mean absolute percentage error (MAPE) showed expected stock returns based on financial ratios based on the general price index to predict stock returns financial ratios based on historical cost (in both methods, least squares regression and neural networks), is preferred. The first hypothesis (prediction of stock returns using financial ratios based on the projected cost of the modified historical cost is more accurate) confirmed. The neural network predicts stock returns based on the financial ratios of least squares regression method (based on the historical cost basis and general price index), is preferred. The second hypothesis (prediction of stock returns using financial ratios

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผลและอภิปรายผลในการศึกษานี้คำทำนายหุ้นคืนโดยใช้อัตราส่วนทางการเงินที่ยึดตามต้นทุนในอดีตเปรียบเทียบค่าใช้จ่าย (บัญชีเงินเฟ้อ) การปรับเปลี่ยนที่เรียน ด้วยวิธีโครงข่ายประสาท สถิติอธิบายผลลัพธ์สำหรับตัวแปรพบว่าค่าเฉลี่ยคืนผู้ถือหุ้นในบริษัทที่สำรวจ 29.168 เป็นอัตราส่วนที่พบการปรับปรุงตามดัชนีราคาทั่วไป จะต่ำกว่าอัตราส่วนมีการปรับเปลี่ยน ตัวอย่าง ค่าเฉลี่ยอัตราเฉลี่ยสินทรัพย์ และคืนสินทรัพย์ปรับ 0.112 ตามดัชนีราคาทั่วไปที่สะท้อน 0.094 เป็นตัวหารของอัตราส่วนนี้เป็นสินทรัพย์ที่ใช้ในการปรับปรุงดัชนีราคาทั่วไป และได้รับการปรับปรุง นี้ได้นำไปสู่ผลผลิตลดลง และปรับปรุง ผลการทำนายหุ้นคืนตามอัตราส่วนทางการเงินตามต้นทุนในอดีตผ่านช่องน้อยถดถอยแสดงระหว่างกลับผู้ถือหุ้น และผลตอบแทนจากสินทรัพย์ที่มีอัตราหมุนเวียนของสินทรัพย์เป็นค่าลบ และที่สำคัญ ระหว่างคืนหุ้นปัจจุบันอัตราส่วน อัตราส่วนสินทรัพย์หมุนเวียน และอัตราส่วนของกำไรสุทธิการ มีความสัมพันธ์ในเชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญ ผลการทำนายหุ้นคืนตามอัตราส่วนทางการเงินที่ปรับปรุงดัชนีราคาทั่วไปถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดแสดงให้เห็นว่า หุ้นปรับอัตราส่วนสภาพคล่องกลับ อัตราการหมุนเวียนของสินทรัพย์ อัตราส่วนของกำไรสุทธิในการขายและผลตอบแทนจากสินทรัพย์และความสัมพันธ์ในเชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญอยู่ ความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างคืนหุ้นและอัตราส่วนสินทรัพย์หมุนเวียนเป็นอย่างมาก ผลการทำนายหุ้นคืนตามอัตราส่วนทางการเงินที่ยึดตามต้นทุนในอดีตผ่านทางเครือข่ายประสาทที่แสดงให้เห็นว่า เครือข่ายมีประสิทธิภาพดีในการทำนายหุ้นคืนค่าตัวแปร และอัตราการหมุนเวียนสินทรัพย์ อัตราส่วนสินทรัพย์หมุนเวียน ตอบแทนจากสินทรัพย์ อัตราส่วนสภาพคล่องและกำไรสุทธิ ตามลำดับ มีความสำคัญและผลกระทบมากที่สุด ผลการทำนายหุ้นคืนตามอัตราส่วนทางการเงินผ่านเครือข่ายประสาทตามดัชนีราคาทั่วไปที่แสดงให้เห็นว่า เครือข่ายมีประสิทธิภาพดีในการทำนายหุ้นคืน และตัวแปรมีการปรับปรุงการปรับปรุงตามดัชนีราคาทั่วไป ตัวแปร อัตรากำไรสุทธิ อัตราสินทรัพย์ อัตราส่วนปัจจุบัน อัตราการหมุนเวียนของสินทรัพย์ และอัตรา ส่วนสินทรัพย์หมุนเวียน ตามลำดับ มีความสำคัญมากที่สุดและผลกระทบ เปรียบเทียบการทำนายหุ้นคืนตามอัตราส่วนทางการเงินต้นทุนในอดีตและปรับปรุงดัชนีราคาทั่วไปที่ถดถอยกำลังสองน้อยสุดและเครือข่ายประสาท โดยใช้ค่าเฉลี่ยรากกำลังสองผิดพลาดประเมินประสิทธิภาพ (RMSE), สัมบูรณ์หมายถึงอัตราส่วน ข้อผิดพลาด (แม่) และเปอร์เซ็นต์แน่นอนหมายถึงข้อผิดพลาด (MAPE) พบคาดว่าหุ้นคืนตามอัตราส่วนทางการเงินตามดัชนีราคาทั่วไปเพื่อทำนายหุ้นส่งกลับค่าอัตราส่วนทางการเงินที่ยึดตามต้นทุนในอดีต (ในทั้งสองวิธี ถดถอยกำลังสองน้อยสุดและเครือข่ายประสาท), เป็นที่ต้องการ การยืนยันสมมติฐานแรก (ทำนายหุ้นคืนโดยใช้อัตราส่วนทางการเงินตามต้นทุนที่คาดการณ์ของต้นทุนในอดีตปรับเปลี่ยนถูกมาก) เครือข่ายประสาททำนายหุ้นคืนตามอัตราส่วนทางการเงินของวิธีถดถอยกำลังสองน้อยสุด (ตามพื้นฐานของต้นทุนในอดีตและดัชนีราคาทั่วไป) เป็นที่ต้องการ สมมติฐานที่สอง (การคาดเดาของหุ้นคืนโดยใช้อัตราส่วนทางการเงิน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผลการอภิปรายและผลในการศึกษาครั้งนี้คาดการณ์ผลตอบแทนของหุ้นโดยใช้อัตราส่วนทางการเงินที่อยู่บนพื้นฐานของราคาทุนเดิมเมื่อเทียบกับค่าใช้จ่ายในการปรับเปลี่ยน (การบัญชีสำหรับอัตราเงินเฟ้อ) ได้ทำการศึกษาด้วยวิธีเครือข่ายประสาท
ผลสถิติเชิงพรรณนาสำหรับตัวแปรที่แสดงให้เห็นว่าผลตอบแทนเฉลี่ยต่อผู้ถือหุ้นใน บริษัท ที่สำรวจคือ 29.168 ในฐานะที่เป็นอัตราส่วนที่สังเกตได้ปรับขึ้นอยู่กับดัชนีราคาทั่วไปต่ำกว่าอัตราส่วนได้รับการแก้ไข ตัวอย่างเช่นผลตอบแทนเฉลี่ยต่อสินทรัพย์เฉลี่ยและผลตอบแทนต่อสินทรัพย์ปรับให้ 0.112 ขึ้นอยู่กับดัชนีราคาทั่วไปที่สะท้อนให้เห็นถึง 0.094 คือส่วนของอัตราส่วนนี้จะสินทรัพย์ขึ้นอยู่กับการปรับตัวของดัชนีราคาทั่วไปและได้รับการปรับปรุงนี้ได้นำไปสู่ อัตราผลตอบแทนที่ลดลงและปรับ ผลการคาดการณ์ผลตอบแทนหุ้นขึ้นอยู่กับอัตราส่วนทางการเงินขึ้นอยู่กับต้นทุนทางประวัติศาสตร์ผ่านการถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดแสดงให้เห็นระหว่างตอบแทนผู้ถือหุ้นและผลตอบแทนจากสินทรัพย์ที่มีอัตราส่วนสินทรัพย์ถาวรจะถูกลบและอย่างมีนัยสำคัญ ระหว่างผลตอบแทนหุ้นและอัตราปัจจุบันอัตราส่วนการหมุนเวียนของสินทรัพย์และอัตราส่วนกำไรสุทธิต่อยอดขายที่มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญในเชิงบวก ผลการคาดการณ์ผลตอบแทนหุ้นขึ้นอยู่กับอัตราส่วนทางการเงินที่ปรับดัชนีราคาโดยทั่วไปการถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดแสดงให้เห็นว่าอัตราการปรับผลตอบแทนในปัจจุบันหุ้นอัตราส่วนสินทรัพย์หมุนเวียนอัตราส่วนกำไรสุทธิต่อยอดขายและผลตอบแทนจากสินทรัพย์และความสัมพันธ์เชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญที่มีอยู่ ความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างผลตอบแทนหุ้นและอัตราการหมุนเวียนของสินทรัพย์ถาวรที่มีความสำคัญ ผลที่คาดการณ์ผลตอบแทนหุ้นขึ้นอยู่กับอัตราส่วนทางการเงินที่อยู่บนพื้นฐานของราคาทุนเดิมผ่านเครือข่ายประสาทแสดงให้เห็นว่าเครือข่ายที่มีประสิทธิภาพที่ดีในการทำนายหุ้นผลตอบแทนผันแปรและคงที่อัตราส่วนสินทรัพย์หมุนเวียนอัตราส่วนการหมุนเวียนของสินทรัพย์ผลตอบแทนจากสินทรัพย์, อัตราส่วนสภาพคล่องและอัตรากำไรสุทธิตามลำดับ มีความสำคัญที่ยิ่งใหญ่ที่สุดและผลกระทบ ผลที่คาดการณ์ผลตอบแทนหุ้นขึ้นอยู่กับอัตราส่วนทางการเงินที่ปรับผ่านทางเครือข่ายประสาทบนพื้นฐานของดัชนีราคาทั่วไปแสดงให้เห็นว่าเครือข่ายมีผลงานที่ดีในการทำนายผลตอบแทนหุ้นและตัวแปรที่มีการปรับขึ้นอยู่กับดัชนีราคาทั่วไปตัวแปรอัตรากำไรสุทธิผลตอบแทนจากสินทรัพย์ อัตราส่วนปัจจุบันอัตราส่วนการหมุนเวียนของสินทรัพย์และอัตราการหมุนเวียนของสินทรัพย์ถาวรตามลำดับที่มีความสำคัญที่ยิ่งใหญ่ที่สุดและผลกระทบ เมื่อเทียบกับการคาดการณ์ผลตอบแทนหุ้นขึ้นอยู่กับอัตราส่วนทางการเงินขึ้นอยู่กับต้นทุนทางประวัติศาสตร์และอัตราส่วนการตั้งค่าสำหรับดัชนีราคาทั่วไปอยู่บนพื้นฐานของการถดถอยน้อยสแควร์และเครือข่ายประสาทโดยใช้รากหมายถึงตารางการวัดประสิทธิภาพข้อผิดพลาด (RMSE) ข้อผิดพลาดแน่นอนค่าเฉลี่ย (แม่) และค่าเฉลี่ย ข้อผิดพลาดร้อยละสัมบูรณ์ (MAPE) แสดงให้เห็นว่าผลตอบแทนที่คาดว่าหุ้นขึ้นอยู่กับอัตราส่วนทางการเงินขึ้นอยู่กับดัชนีราคาทั่วไปที่จะคาดการณ์ผลตอบแทนหุ้นอัตราส่วนทางการเงินที่อยู่บนพื้นฐานของราคาทุนเดิม (ในทั้งสองวิธีการถดถอยน้อยสแควร์และเครือข่ายประสาท) เป็นที่ต้องการ สมมติฐานแรก (คาดการณ์ผลตอบแทนหุ้นโดยใช้อัตราส่วนทางการเงินขึ้นอยู่กับค่าใช้จ่ายที่คาดการณ์ของราคาทุนเดิมมีการปรับเปลี่ยนมีความถูกต้องมากขึ้น) ได้รับการยืนยัน เครือข่ายประสาทคาดการณ์ผลตอบแทนหุ้นขึ้นอยู่กับอัตราส่วนทางการเงินของน้อยวิธีการถดถอยสี่เหลี่ยม (ตามเกณฑ์ราคาทุนเดิมและดัชนีราคาทั่วไป) เป็นที่ต้องการ สมมติฐานที่สอง (การคาดการณ์ของผลตอบแทนหุ้นโดยใช้อัตราส่วนทางการเงิน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผลลัพธ์และ
ผลการอภิปรายผลการพยากรณ์ผลตอบแทนของหุ้นโดยใช้อัตราส่วนทางการเงินตามต้นทุนเดิมเมื่อเทียบกับการแก้ไขค่าใช้จ่าย ( การบัญชีสำหรับภาวะเงินเฟ้อ ) ศึกษาด้วยวิธีโครงข่ายประสาท ผลสถิติสำหรับตัวแปรพบว่า ผลตอบแทนเฉลี่ยต่อหุ้นใน บริษัท สํารวจจะ 29.168 .เท่าที่สังเกตอัตราส่วนปรับตามดัชนีราคาสินค้าโดยทั่วไปจะต่ำกว่าอัตราส่วนที่ได้รับการแก้ไข ตัวอย่างเช่นผลตอบแทนเฉลี่ยต่อสินทรัพย์เฉลี่ยผลตอบแทนต่อสินทรัพย์ทางการเงินปรับตัวตามทั่วไปราคาดัชนีที่สะท้อน 0094 คือส่วนของอัตราส่วนนี้เป็นทรัพย์สินตามการปรับดัชนีราคาทั่วไปและได้รับการปรับปรุงนี้ได้นำการลดผลผลิต และปรับ ผลพยากรณ์ผลตอบแทนของหุ้นจากอัตราส่วนทางการเงินตามต้นทุนทางประวัติศาสตร์ผ่านการถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดแสดงให้เห็นระหว่างอัตราผลตอบแทนและผลตอบแทนจากสินทรัพย์ที่มีอัตราการหมุนสินทรัพย์ถาวรเป็นลบ และที่สำคัญระหว่างผลตอบแทนของหุ้นและอัตราปัจจุบัน อัตราการหมุนเวียนของสินทรัพย์ และอัตราส่วนกำไรสุทธิต่อยอดขาย มีความสัมพันธ์ทางบวกอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ . ผลพยากรณ์ผลตอบแทนของหุ้นตามอัตราส่วนปรับดัชนีราคาโดยทั่วไปอย่างน้อยสมการถดถอยพบว่าปัจจุบันอัตราส่วนปรับผลตอบแทนหุ้น อัตราการหมุนเวียนของสินทรัพย์อัตราส่วนของรายได้การขายและอัตราผลตอบแทนจากสินทรัพย์ และพบความสัมพันธ์เชิงบวกอยู่ ความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างผลตอบแทนของหุ้น และอัตราการหมุนสินทรัพย์ถาวรเป็นสำคัญผลพยากรณ์ผลตอบแทนของหุ้นจากอัตราส่วนทางการเงินตามต้นทุนเดิมผ่านเครือข่ายประสาท พบเครือข่ายมีประสิทธิภาพในการพยากรณ์ผลตอบแทนของหุ้นตัวแปรคงที่และอัตราการหมุนเวียนของสินทรัพย์ อัตราส่วน อัตราส่วนผลตอบแทนต่อสินทรัพย์ และอัตราส่วนกำไรสุทธิต่อส่วนที่มีความสำคัญมากที่สุดและผลกระทบผลพยากรณ์ผลตอบแทนของหุ้นตามอัตราส่วนปรับโดยโครงข่ายประสาทเทียมตามดัชนีราคาทั่วไปพบเครือข่ายมีประสิทธิภาพในการพยากรณ์ผลตอบแทนของหุ้นและตัวแปรปรับตามดัชนีราคาสินค้าโดยทั่วไปตัวแปรอัตรากําไรสุทธิ อัตราผลตอบแทนจากสินทรัพย์ อัตราส่วนปัจจุบัน อัตราการหมุนของสินทรัพย์ และอัตราส่วนอัตราการหมุนสินทรัพย์ถาวร ตามลำดับ ,เป็นสิ่งที่สำคัญมากที่สุดและผลกระทบ เมื่อเทียบกับคาดการณ์ผลตอบแทนของหุ้นจากอัตราส่วนทางการเงินตามต้นทุนเดิมและอัตราส่วนโดยทั่วไปดัชนีราคาตามการถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดและโครงข่ายประสาทเทียมโดยการใช้รากหมายถึงการวัดผลการดำเนินงานความคลาดเคลื่อนกำลังสอง ( RMSE )ค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์ ( แม่ ) และค่าเฉลี่ยเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อน ( MAPE ) พบ คาดผลตอบแทนจากอัตราส่วนทางการเงินตามดัชนีราคาทั่วไปทำนายหุ้นผลตอบแทนทางการเงิน อัตราส่วนตามต้นทุนเดิม ( ทั้งสองวิธี กำลังสองน้อยที่สุดการถดถอยและโครงข่ายประสาทเทียม ) , เป็นที่ต้องการสมมติฐานแรก ( พยากรณ์ผลตอบแทนของหลักทรัพย์โดยใช้อัตราส่วนทางการเงินตามค่าใช้จ่ายที่คาดการณ์ของการแก้ไขประวัติศาสตร์ต้นทุนยิ่ง ) ยืนยัน เครือข่ายประสาทคาดการณ์ผลตอบแทนขึ้นอยู่กับอัตราส่วนของวิธีการถดถอยแบบกำลังสองน้อยที่สุด ( ตามพื้นฐานต้นทุนอิงประวัติศาสตร์และทั่วไปดัชนีราคา ) , เป็นที่ต้องการ